このコースについて

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受講生の就業成果

32%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

34%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約29時間で修了
英語

習得するスキル

Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing

受講生の就業成果

32%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

34%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約29時間で修了
英語

提供:

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ミシガン大学(University of Michigan)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up92%(5,355 件の評価)Info
1

1

9時間で修了

Module 1: Working with Text in Python

9時間で修了
5件のビデオ (合計56分), 4 readings, 3 quizzes
5件のビデオ
Handling Text in Python18 分
Regular Expressions16 分
Demonstration: Regex with Pandas and Named Groups5 分
Internationalization and Issues with Non-ASCII Characters12 分
4件の学習用教材
Course Syllabus10 分
Help us learn more about you!!10 分
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10 分
Resources: Common issues with free text10 分
2の練習問題
Practice Quiz30 分
Module 1 Quiz30 分
2

2

7時間で修了

Module 2: Basic Natural Language Processing

7時間で修了
3件のビデオ (合計36分)
3件のビデオ
Basic NLP tasks with NLTK16 分
Advanced NLP tasks with NLTK16 分
2の練習問題
Practice Quiz30 分
Module 2 Quiz30 分
3

3

7時間で修了

Module 3: Classification of Text

7時間で修了
7件のビデオ (合計94分)
7件のビデオ
Identifying Features from Text8 分
Naive Bayes Classifiers19 分
Naive Bayes Variations4 分
Support Vector Machines24 分
Learning Text Classifiers in Python15 分
Demonstration: Case Study - Sentiment Analysis9 分
1の練習問題
Module 3 Quiz30 分
4

4

6時間で修了

Module 4: Topic Modeling

6時間で修了
4件のビデオ (合計58分), 2 readings, 3 quizzes
4件のビデオ
Topic Modeling8 分
Generative Models and LDA13 分
Information Extraction18 分
2件の学習用教材
Additional Resources & Readings10 分
Post-Course Survey10 分
2の練習問題
Practice Quiz30 分
Module 4 Quiz30 分

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。